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chat gpt한테 물어봐서 어떻게 공부하면 찐 개발자가 될 수 있냐고 했더니 알려준 로드맵..!

여기 내용을 바탕으로 앞으로 공부를 꾸준히 해보려고 한다...

1. 알고리즘과 자료 구조

  • 중요성: 효율적인 알고리즘과 자료 구조를 이해하는 것은 성능 문제를 해결하는 데 기본입니다. 성능 저하의 원인을 파악하고 개선할 수 있는 기본적인 능력을 기를 수 있습니다.
  • 학습 내용:
    • 정렬, 탐색, 그래프, 트리, 해시 테이블 등 기본적인 자료 구조
    • 시간 복잡도, 공간 복잡도 분석
    • 동적 계획법, 분할 정복, 그리디 알고리즘 등 알고리즘 기법

2. 데이터베이스 최적화

  • 중요성: 대부분의 성능 문제는 데이터베이스와 관련이 있습니다. 쿼리 최적화, 인덱싱, 캐싱 등 데이터베이스 성능을 향상시키는 기술을 알아야 합니다.
  • 학습 내용:
    • SQL 쿼리 최적화 방법
    • 인덱스 설계 (B-Tree, Hash 인덱스 등)
    • 데이터베이스 트랜잭션, Lock, Deadlock 처리 방법
    • 분산 데이터베이스와 샤딩, 파티셔닝 개념

3. 시스템 아키텍처와 성능 최적화

  • 중요성: 시스템의 전체적인 구조를 이해하고 성능을 최적화하기 위해서는 시스템 아키텍처 설계와 캐싱, 로드 밸런싱, 레이트 리미팅과 같은 기술을 공부해야 합니다.
  • 학습 내용:
    • 캐싱: Redis, Memcached 등으로 데이터 캐싱하기
    • 로드 밸런싱: 트래픽 분산 및 서버 부하 관리
    • 레이트 리미팅: API 호출 제한하는 방법 (Redis, NGINX 등 활용)
    • 비동기 처리: 메시지 큐 (RabbitMQ, Kafka 등) 사용
    • Microservices Architecture와 같은 확장 가능한 시스템 설계 방법

4. 동시성 및 비동기 프로그래밍

  • 중요성: 여러 요청이 동시에 발생할 때 생기는 문제들을 해결하기 위해서는 동시성, 스레드 관리, 비동기 프로그래밍을 이해해야 합니다.
  • 학습 내용:
    • 스레드와 프로세스: 운영체제의 스레드, 프로세스 개념 및 차이
    • 동시성 제어: Lock, Semaphore, Monitor 등을 통한 동시성 관리
    • 비동기 처리: Python의 asyncio, Java의 CompletableFuture, JavaScript의 Promise 등 비동기 처리 방식
    • 트랜잭션 관리: 트랜잭션의 격리 수준, Locking 전략

5. 네트워크 및 분산 시스템

  • 중요성: 네트워크 지연과 대규모 시스템에서 발생하는 문제들을 이해하고 처리하기 위해 네트워크와 분산 시스템에 대한 이해가 필수입니다.
  • 학습 내용:
    • HTTP, WebSocket, TCP/IP 등의 네트워크 프로토콜 이해
    • 분산 시스템의 기본 개념: CAP 이론, Consistency, Availability, Partition tolerance
    • NoSQL: Redis, Cassandra 등 비관계형 데이터베이스 이해
    • 클라우드: AWS, Azure, GCP 등의 클라우드 환경에서의 아키텍처 설계

6. 성능 분석 및 모니터링 도구 사용

  • 중요성: 문제를 진단하고 모니터링할 수 있어야 성능을 향상시킬 수 있습니다.
  • 학습 내용:
    • 성능 모니터링 도구: Scouter, Prometheus, Grafana, APM 도구 사용법
    • 로그 분석: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk
    • 프로파일링: 코드 레벨에서 성능 분석하는 프로파일러 사용법

7. 테스트와 최적화 기법

  • 중요성: 시스템의 성능 문제를 발견하고 개선하는 과정에서 테스트와 튜닝 방법을 알아야 합니다.
  • 학습 내용:
    • 부하 테스트 도구: JMeter, Locust, k6
    • 최적화 기법: 코드 최적화, 쿼리 최적화, 시스템 튜닝
    • 트러블슈팅 기법: 성능 문제의 원인 분석 및 해결 방법론

8. 책 추천

  • Clean Code by Robert C. Martin: 코드 품질 향상을 위한 기초
  • Designing Data-Intensive Applications by Martin Kleppmann: 데이터베이스와 분산 시스템의 설계에 대한 심도 있는 내용
  • The Art of Scalability by Martin L. Abbott, Michael T. Fisher: 대규모 시스템을 확장하는 방법에 대한 실무적인 조언
  • Concurrency in Practice by Brian Goetz: Java 기반의 동시성 프로그래밍을 다룬 책이지만, 다른 언어에서도 적용 가능한 내용들이 많음
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